安全帽佩戴检测数据集

Python命令汇总：雷电模拟器

雷电模拟器命令操作合集写在前面使用目的：雷电模拟器库函数调用（调用时注意函数前缀）一、模拟器参数操作添加模拟器add(name:str)获取安装包列表get_package_list(index:int)->list检测是否安装指定的应用
棠梨煎雪灬·2025-02-04 09:31

QMK Toolbox 常见问题解决方案

https://gitcode.com/gh_mirrors/qm/qmk_toolbox项目基础介绍QMKToolbox是一个为QMKFirmware设计的工具箱应用程序，它集成了多种刷写工具，支持自动检测和刷写键盘固件
窦晟唯Keene·2025-02-04 08:51

自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.引言在这篇博客中，我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型，利用NumPy自定义数据集进行训练，并保存模型。最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。
辞落山·2025-02-04 07:16

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

代码：#导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义类1的数据点，每个数据点是二维的坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])#定义类2的数据点，每个数据点是二维的坐标class2_poi
〖是♂我〗·2025-02-04 07:46

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.
Z211613347·2025-02-04 07:12

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_
Z211613347·2025-02-04 07:40

13款Scratch游戏源码：学习与实践

游戏包括贪吃蛇、大鱼吃小鱼、打砖块、走迷宫、格斗游戏和飞机大战等经典游戏，涵盖了运动控制、碰撞检测、分数计算、对象创建与
芦苇毛·2025-02-04 06:04

数据预处理 泰坦尼克号_了解泰坦尼克号数据集的数据预处理

数据预处理泰坦尼克号什么是数据预处理？(WhatisDataPre-Processing?)Weknowfrommylastblogthatdatapreprocessingisadataminingtechniquethatinvolvestransformingrawdataintoanunderstandableformat.Real-worlddataisoftenincomplete,i
张_伟_杰·2025-02-04 06:34

一种非接触式智能垃圾桶设计（论文+源码+实物）

1系统方案设计通过对需求展开分析，本设计非接触式智能垃圾桶采用STM32F103单片机作为控制器，通过红外传感器实现垃圾桶的满溢检测，通过三个SG90舵机分别控制可回收、不可回收、其他垃圾桶盖的开关，并通过
云山工作室·2025-02-04 05:29

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.散点输入class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[
Z211613347·2025-02-04 04:21

缓存增强生成（CAG）对比检索增强生成（RAG）：谁才是大语言模型的最优解？

优势处理大型或频繁更新的数据集时，无需一次性加载全部内容。避免了大量提示信息导致的截断或上下文过载问题。关键局限增加了检索步骤，可能会导致速度变慢。通常依赖外部
·2025-02-04 03:49

为什么尽量避免使用 `IN` 和 `NOT IN`？

一、效率问题1.NOTIN的性能瓶颈在SQL查询中，NOTIN往往会导致性能问题，尤其是在处理大数据集时。以下
·2025-02-04 03:48

电控三周速成计划参考

CubeMX创建第一个工程（选择STM32F103C8T6）生成代码并烧录到开发板（LED点亮验证）GPIO编程（3天）推挽输出/开漏输出模式区别使用HAL_GPIO_WritePin()控制LED按键输入检测
kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习笔记20241017

GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库，主要用于处理图像数据集
tt555555555555·2025-02-04 03:11

51单片机按键控制LED亮灭

原理图如下：根据原理图，我们可以发现按键按下时P2.1口的电平转换至低电平，所以我们只需要循环检测P2.1口的电平，当出现低电平时转换P3.7口的输出电平即可完成LED的亮灭转换。代码如下：#i
T.i.s·2025-02-04 03:10

R语言绘图实现—使用R语言绘制科研图形

###6.1常用图形参数####6.1.1颜色#对women数据集绘制散点图，并用红色表示散点。
kaka_R-Py·2025-02-03 23:13

目标检测的超级英雄：YOLO带你识别世界

前言YOLO（YouOnlyLookOnce）是计算机视觉领域一颗璀璨的明星，它以高效、快速著称，成为目标检测算法的代表。今天，我们一起走进YOLO的世界，看看它如何神奇地识别图像中的物体。
星际编程喵·2025-02-03 22:32

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小
weixin_39969060·2025-02-03 22:28

打架检测系统：基于YOLOv5的实时人群打架行为识别

1.引言打架检测，作为一个复杂且具有挑战性的任务，已经在多个领域展现出其巨大的应用潜力，尤其是在公共安全监控、安防摄像头、智能城市等应用场景中。
2025年数学建模美赛·2025-02-03 21:56

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现 关键点及改进建议

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距
QQ_767172261·2025-02-03 21:24

Python 图像处理进阶：特征提取与图像分类

SIFT（尺度不变特征变换）SIFT是一种用于检测图像中的关键点及其描述符的方法。SIFT特征具有尺度不变性和旋转不变性，适用于图像匹配和识别。
极客代码·2025-02-03 21:23

STM32F103C8T6驱动HC-SR04超声波模块测距打印在串口上

引言HC-SR04超声波测距模块因其成本低、精度高、使用简单，被广泛应用于机器人避障、液位检测等领域。
单片机阿伟·2025-02-03 20:46

基于物联网技术的实时数据流可视化研究（论文+源码）

如图2.1所示为系统总体设计框图，系统以STM32单片机做为主控制器，通过DHT11、MQ-2、光照传感器实现环境中温湿度、烟雾、光照强度数据的实时检测，系统检测数据不仅能够通过OLED12864液晶实时显示
云山工作室·2025-02-03 20:14

语音识别播报人工智能分类垃圾桶（论文+源码）

2、当用户语音说出“旧报纸”，“剩菜”等特定词语时，系统可以通过语音识别模块准确检测出该垃圾属于何种类型，。3、根据检测出的垃圾类型，系统通过舵机自动打开相应的垃圾桶，并通过语音播报模块提醒用户。
沐欣工作室_lvyiyi·2025-02-03 19:39

4、PyTorch 第一个神经网络，手写神经网络的基本部分组成

假设有一个二维数据集，目标是根据点的位置将它们分类到两个类别中（例如，红色和蓝色点）。
找个栗子·2025-02-03 19:35

【App渗透】用BurpSuite抓包安卓手机app内容（详细）_burpsuite抓app

当然，我检测的app都是公司的产品，如果是你们要测一个不知情的app，还是建议杀杀毒，或者另外某上面买一台二手的安
2401_84520271·2025-02-03 17:21

GEE python——gee_pyccd基于连续监测变化检测（Continuous Change Detection and Classification, CCDC）

gee_pyccd是一个基于GoogleEarthEngine平台的Python库，用于对遥感时间序列数据进行变化检测和趋势分析。它实现了基于连续监测变化检测（ContinuousChangeDete
此星光明·2025-02-03 17:48

使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类

准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行分类。创建一个简单的二维数据集，其中每个样本有两个特征，并且属于两个类别之一。
Luzem0319·2025-02-03 17:15

C语言实现检测Linux网络状态（附带源码）

项目介绍：C语言实现检测Linux网络状态背景与需求在现代操作系统中，网络状态监控是保障系统稳定性和性能的重要环节。
Katie。·2025-02-03 16:10

[STM32 标准库]EXTI应用场景 功能框图 寄存器

其原理都差不多，STM32会对外部中断引脚的边沿进行检测，若检测到相应的边沿会触发中断，在中断中做出相应的处理。
生活最重要(ง •̀_•́)ง·2025-02-03 14:28

线性回归的简单实现

本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了
SkaWxp·2025-02-03 14:58

hive分区和分桶详解

Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。
CodeShelby·2025-02-03 14:56

【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归

frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集
辰尘_星启·2025-02-03 14:55

程序代码篇---项目目录结构&HSV掩膜&Opencv图像处理

项目目录结构第二部分：HSV提取HSV色调（Hue）含义取值范围饱和度（Saturation）含义取值范围亮度（Value）含义取值范围第三部分：Opencv图像处理1.读取和显示图像2.转换颜色空间3.边缘检测
Ronin-Lotus·2025-02-03 14:21

Hive分区和分桶

这样可以在查询时仅扫描相关的分区，而不是整个数据集，从而减少查询所需要处理的数据量，提高查询效率。物理上将
码农小旋风·2025-02-03 14:51

OpenCV图像距离检测

代码实现：importcv2importnumpyasnpdefcalculate_distance(p1,p2,focal_length,known_width):"""计算两点之间的实际距离:paramp1:点1坐标:paramp2:点2坐标:paramfocal_length:相机焦距:paramknown_width:已知物体的实际宽度:return:两点之间的实际距离"""#计算像素距离
yzx991013·2025-02-03 10:53

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp#数值计算库#定义class1到class4的数据点，模拟四个不同的类（每个类7个二维点）class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

代码：importnumpyasnp#导入用于数值计算的库importmatplotlib.pyplotasplt#导入用于绘图的库#class1_points和class2_points分别定义了两个类别的数据点，二维坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

Megatron：深度学习中的高性能模型架构

Megatron大多用于GPT（生成式预训练模型）、BERT等Transformer模型的预训练，擅长在大规模数据集和高性能计算资源上进行训练。
gs80140·2025-02-03 08:06

Linux服务器CPU性能,服务器cpu硬件性能测试

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六间仓库的仓老师·2025-02-03 08:04

夜晚场景下的人车检测数据集VOC+YOLO格式4199张6类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：4199标注数量(xml
FL1623863129·2025-02-03 06:52

网球比赛检测数据集VOC+YOLO格式6648张5类别

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Python数据的筛选、排序与聚合

Python数据的筛选、排序与聚合在数据分析过程中，我们常常需要对数据进行筛选、排序和聚合操作，以便从数据集中提取有价值的信息。
大数据张老师·2025-02-03 06:20

Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战

Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：人脸识别技术,模型训练,多人识别,动态人脸检测,
AI天才研究院·2025-02-03 06:19

愿景：做机器视觉行业的颠覆者

用无监督算法，颠覆现有缺陷检测方法，争取在2-3个场景落地。
gaoenyang760525·2025-02-03 05:45

计算机视觉领域的轻量化模型——GhostNet 模型

GhostNet适用于实时计算任务，如图像分类和物体检测，同时在保持较高准确率的基础上，优化了计算效率。目录GhostNet背景Ghost模块概述GhostNet网络架构Ghost模块的数学原理Gh
DuHz·2025-02-03 04:05

详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)

本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录
herosunly·2025-02-03 04:03

图像边缘检测与轮廓提取详解及python实现

目录图像边缘检测与轮廓提取详解第一部分：图像边缘检测与轮廓提取概述1.1什么是边缘检测和轮廓提取？1.2边缘检测与轮廓提取的应用领域1.3为什么需要边缘检测和轮廓提取？
闲人编程·2025-02-03 03:25

【深度学习】softmax回归的简洁实现

本节继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。
熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

使用 Go Zero 开发 FPS 游戏后端接口文档

账号信息管理接口二、游戏匹配微服务1.匹配算法接口2.匹配队列接口三、游戏房间管理微服务1.房间创建接口2.房间加入接口3.房间状态管理接口四、游戏逻辑处理微服务1.玩家操作处理接口1.玩家操作处理接口2.碰撞检测接口
阿贾克斯的黎明·2025-02-03 01:44
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